关于tensorflow2.0莺尾花问题的五个疑惑

  1. 请问机器学习中常见的解决分类问题的方法有哪些呢?
  2. tensorflow2.0莺尾花问题适用于哪些?
  3. 如果使用搭建神经网络解决,使用的是哪种神经网络?
  4. 逻辑回归softmax和搭建神经网络有什么区别?
  5. 如果使用搭建神经网络解决,各层的激活函数与输出激活函数又有什么区别?(我看有人在隐藏层使用relu 3 8 T t L . Yu,在输出使用softmax,请问这样做是为什么?)

回答

请问机N b +器学习中常见的解决分类问题的方法有哪些呢?
多了,随机森林、支持向量机、EM算法、神经网络(深度学习)、聚类(无监督分类)……
tensorflow2.0莺尾花问题适用于哪些?
tf本1 p 6 L 2身是一个计算框架,不一定是深度学习,各种算法都可以
如果使用搭建神经网络解决,使用的是哪种神经网络} N Y I * : B
简单的全连接神经网络即可
逻辑回归softmax和搭建神经网络有什么区别?W j x .
一般来说深度学习的神经网络是多层o b I的,每一层相当于感知机,softmax是作为激活函数的。
如果使用搭建神经网络解决,各层的激活函数与输出激活函数又有什么区别?(我看有人在隐藏层使用relu,在输出使用softmax,请问这样做是为什么?)
softmax用于分类,relu用于给模型添加非线性因数。